在 Tensorflow Lite C API 中注册自定义运算符

Question

我正在使用 C API 在 Android 上运行 tensorflow lite。 我的模型需要操作符RandomStandardNormal ，它最近在 tensorflow v2.4.0-rc0 here 中作为自定义操作原型实现

TfLiteInterpreterOptionsAddCustomOp()函数在tensorflow/lite/c/c_api_experimental.h 中列出：

TFL_CAPI_EXPORT void TfLiteInterpreterOptionsAddCustomOp(
    TfLiteInterpreterOptions* options, const char* name,
    const TfLiteRegistration* registration, int32_t min_version,
    int32_t max_version);

看看这个例子和线程，我试图像这样使用TfLiteInterpreterOptionsAddCustomOp ：

// create model and interpreter options
TfLiteModel *model = TfLiteModelCreateFromFile("path/to/model.tflite");
TfLiteInterpreterOptions* options = TfLiteInterpreterOptionsCreate();

// register custom ops
TfLiteInterpreterOptionsAddCustomOp(options, "RandomStandardNormal", Register_RANDOM_STANDARD_NORMAL(), 1, 1);

// create the interpreter
TfLiteInterpreter* interpreter = TfLiteInterpreterCreate(model, options);
TfLiteInterpreterAllocateTensors(interpreter);

我看到Register_RANDOM_STANDARD_NORMAL()函数是在tensorflow/lite/kernels/custom_ops_register.h的tflite::ops::custom C++ 命名空间中tflite::ops::custom 。 但是，当我尝试将它包含在我的 C 文件中时，编译器会抱怨，因为namespace是 C 中的未知类型。

如何使用 tensorflow lite C API 注册自定义运算符？ 我是否需要使用 C++ 编译器才能将 C API 与此自定义运算符一起使用，因为它是在 C++ 中定义的？

注意：我在编译libtensorflowlite_c.so时在 bazel BUILD deps 中包含//tensorflow/lite/kernels:custom_ops libtensorflowlite_c.so

Answer 1

看起来这是通过以下解决方法在 Github 上回答的：

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/44664#issuecomment-723310060

Answer 2

在 tensorflow github 上，@jdduke 提出了一个临时解决方法：

• 向custom_ops_register.h添加一个extern "C"包装头

extern "C" {
TFL_CAPI_EXPORT TfLiteRegistration* TfLiteRegisterRandomStandardNormal();
}

• 向random_standard_normal.cc添加extern "C"包装器实现

extern "C" {
TFL_CAPI_EXPORT TfLiteRegistration* TfLiteRegisterRandomStandardNormal() {
  return tflite::ops::custom::Register_RANDOM_STANDARD_NORMAL();
}
}

• 确保//tensorflow/lite/kernels:custom_ops作为依赖项包含在tensorflow/lite/c/BUILD

tflite_cc_shared_object(
    name = "tensorflowlite_c",
    linkopts = select({
        "//tensorflow:ios": [
            "-Wl,-exported_symbols_list,$(location //tensorflow/lite/c:exported_symbols.lds)",
        ],
        "//tensorflow:macos": [
            "-Wl,-exported_symbols_list,$(location //tensorflow/lite/c:exported_symbols.lds)",
        ],
        "//tensorflow:windows": [],
        "//conditions:default": [
            "-z defs",
            "-Wl,--version-script,$(location //tensorflow/lite/c:version_script.lds)",
        ],
    }),
    per_os_targets = True,
    deps = [
        ":c_api",
        ":c_api_experimental",
        ":exported_symbols.lds",
        ":version_script.lds",
        "//tensorflow/lite/kernels:custom_ops", # here
    ],
)

• 修改我的 C++ 代码以调用这个新的包装函数

TfLiteInterpreterOptionsAddCustomOp(options, "RandomStandardNormal", TfLiteRegisterRandomStandardNormal(), 1, 1);

它奏效了！ 我的张量终于在 android 上分配了 :)